激光雷达定标板基本参数
  • 品牌
  • 广州瑞科光电
  • 型号
  • 齐全
  • 类型
  • 激光雷达定标板
  • 规格
  • 波长:200-2500nm;反射率:1%-99%
  • 加工定制
  • 厂家
  • 广州瑞科光电科技有限公司
  • 产地
  • 广州
激光雷达定标板企业商机

自动驾驶为什么需要激光雷达标定板?自动驾驶汽车又称为无人驾驶车,其本质就是高智能机器人,可以只需要驾驶员辅助或完全不需要驾驶员操作即可完成出行行为的高智能机器人。自动驾驶主要通过感知层、决策层及执行层来实现,作为自动化载具,自动驾驶汽车可以通过加装的雷达(激光雷达等)、车载摄像头、全球导航卫星系统(GNSS)、实时动态(PTK)、惯性测量单元(IMU)等硬件设备感知交通环境,并对探测到的交通环境进行判断,自动驾驶汽车可以根据探测到的交通环境进行行为决策和路径规划,继而对执行单元发送指令来操控自动驾驶汽车的行驶。激光雷达定标板是用于校准激光雷达测量系统的关键工具。广州空间遥感-激光雷达测试板哪家好

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激光雷达(LIDAR)是一种用脉冲激光对目标物反射脉冲返回时间来丈量距离。激光返回时间和波长的不同,可采用数字三维表示法停止制造,目前被普遍称为光学(或光学成像、探测和测距),它是一种光和雷达的混合物。激光雷达,有时被称为三维激光扫描,是三维扫描和激光扫描的特殊组合。随着自动驾驶系统应用的迫切需求,近十年来降生了大量的相机-激光雷达外参自动标定的办法。这些办法依据原理的不同,能够大致分为基于特征的办法、基于运动的办法、基于互信息的办法和基于深度学习的办法。基于特征的办法从相机图像和激光雷达点云中分别提取特征,并依据特征的匹配来终止标定。广州背光照明用激光雷达定标板批发激光雷达定标板具有高精度反射面,用于校准激光雷达的测距精度。

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激光雷达定标板有哪些应用领域?①无人驾驶距离amp;标识测试;②激光测距标准板;③环光源均匀性分布测试;④激光目标板;⑤相机均匀性测试;⑥光学反射器;⑦激光目标定位;⑧遥感目标;⑨背光照明;⑩模拟靶标……通过匹配两个激光雷达之间的点云,获得两个激光雷达之间的转换关系,从而完成激光雷达到激光雷达的校准。在实际校准过程中,主激光雷达一般先校准,然后校准其他激光雷达到主激光雷达之间的坐标转换关系。广州瑞科光电拥有专业垂直领域的客户服务团队,专业技术团队为您解答售前和售后技术问题,让您真正享受到购买产品而无后顾之忧。

激光雷达标定板的基本使用方法:1、在激光雷达前方一定距离(激光雷达和摄像机都可以捕捉到信息的位置)设置一块反射率标定板(通常采用低中高反射率组合来校准,黑10%+灰50%+白90%),使标定板的板面垂直于地面(建议直接购买带滚轮支架的标定板方便移动),用于承接激光雷达的发射信号;2、在一定距离间选取n个距离值分别测量角点数据(指车体坐标系下的三维数据),以获取n组数据(需要多次变换标定板位置和角度);3、对激光雷达所采集的数据进行计算并转换,拼接多台激光雷达,即可实现对激光雷达的标定。激光雷达定标板的设计和制造需考虑耐久性、稳定性和可重复性。

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激光雷达标定板有怎样的优点?随着技术的不断发展与普及,激光雷达的应用领域也越来越普遍,无人驾驶、手机LiDARScanner人工智能,3D打印、VR/AR等众多场景都可以看到它的身影。我司生产的激光雷达测试板可用于激光雷达的目标距离校准,让激光雷达更精确判断周围环境,路况以及定位,常用于激光雷达定标的反射率有10%,50%,90%,如果有不同需求,反射率可从1~99%之间定制,均具有完美的朗伯特性,可达到较优测试效果。提高交通工具的利用串,使得兼顾百姓用车需求和节约型汽车社会成为可能。激光雷达定标板在无人机领域中可以帮助无人机进行精确的飞行和操作。广州模拟靶标用激光雷达定标板品牌

激光雷达定标板在机器人导航、无人驾驶车辆和无人机等领域有着广泛的应用。广州空间遥感-激光雷达测试板哪家好

防水级无人自动智能驾驶激光雷达标定板有哪些优点?激光雷达标定板涂以完美朗伯特性的漫反射材料,具有高稳定性,可用于激光测距和无人驾驶激光雷达的遥感辐射定标。该目的板的典型反射比值从1%-99%不等,是在250-2500nm的波长范围内较常见的朗伯特反射面。由于采用喷涂的工艺,因而能够提供大面积的靶标,例如1.5mX3m的大面积靶标,还可拼接更大尺寸。这种方式制造的价钱经济。假如涂层损坏,能够重新喷涂,重新喷涂的本钱十分低。国内激光雷达厂家普遍采用瑞科光电激光雷达标定板,近距离可使用其0.5x0.5m的规格,常用的是10%、50%、90%这三个反射率来测试,其对应的颜色为黑灰白,反射率越低,颜色越偏黑色,反射率越高,颜色越偏白色。瑞科激光雷达标定板还可以制作防水级漫反射层,不惧怕水洗,可以模拟在恶劣的暴雨天气进行测试,非常不错。广州空间遥感-激光雷达测试板哪家好

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